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Agent-based simulation for local photovoltaic generation and shared community storage trading

Agent-based simulation for local photovoltaic generation and shared community storage trading
Typ:Masterarbeit
Datum:sofort
Betreuer:

Sarah Henni

Durch den voranschreitenden Ausbau erneuerbarer Energien in Deutschland kommt es zu einer zunehmenden Dezentralisierung der Energieversorgung, was auch die Entstehung von lokalen Energiemärkten begünstigt. In Kombination mit Speichertechnologien, die eine zeitliche Verschiebung der Energieressourcen ermöglichen, entsteht die Möglichkeit für zahlreiche neue Geschäftsmodelle. Beispielsweise könnte Kapazität aus einem gemeinsamen Quartiersspeicher von Anwohnern zeitweise angemietet werden, um darin erzeugten Solarstrom zu speichern und später an andere Anwohner oder über Regelenergiemärkte wieder zu verkaufen.

In dieser Arbeit soll daher eine solche Nachbarschaft, die auf einen Quartiersspeicher zugreifen kann, als agentenbasierte Simulation implementiert werden. Die Umsetzung erfolgt modular; anfangs wird erst ein simples Setting entworfen, das dann später beliebig erweitert werden kann. Dabei können verschiedene Methoden des Machine Learning angewandt werden (bspw. Forecasting, Reinforcement Learning), wobei hier dem Studierenden viele Freiheiten bei der konkreten Umsetzung gelassen werden.

Kern der Arbeit ist die Implementierung eines agentenbasierten Modells in Python, daher werden erste Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Sprache (z.B. Java oder Python) - oder zumindest eine hohe Motivation, sich darin einzuarbeiten - vorausgesetzt. Kreativität und Eigeninitiative sind aufgrund der explorativen Untersuchungsaufgabe gewünscht.

 

Relevante Literatur:
[1] B. Celik, R. Roche, D. Bouquain and A. Miraoui, "Decentralized Neighborhood Energy Management With Coordinated Smart Home Energy Sharing," in IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 9, no. 6, pp. 6387-6397, Nov. 2018.
doi: 10.1109/TSG.2017.2710358


[2] B. Celik, R. Roche, D. Bouquain and A. Miraoui, "Coordinated energy management using agents in neighborhood areas with RES and storage," 2016 IEEE International Energy Conference (ENERGYCON), Leuven, 2016, pp. 1-6.
doi: 10.1109/ENERGYCON.2016.7514081